A New Definition of Gastric Cancer Diversity through Quantitative Integration of histological and Genomic Information

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 22H04990
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 石川 俊平 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50418638)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大島 貴 地方独立行政法人神奈川県立病院機構神奈川県立がんセンター(臨床研究所), その他部局等, 部長 (10448665) ; 牛久 哲男 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (60376415)
• Project Period (FY): 2022-04-27 – 2027-03-31
• Keywords: 胃癌 / 人工知能 / 病理画像 / ゲノム

Outline of Annual Research Achievements

ゲノム情報を用いたがんの多様性の解明は進む一方で、がんの分類・診断に用いられてきた病理組織画像などの空間情報は構造化（数値化）が非常に難しく、その結果、がんの病理組織情報とゲノム情報が定量的に統合されず生物学的・臨床病理学的多様性の理解が十分ではない。本研究では、人工知能技術を用いて胃癌の病理組織情報を構造化し、それらをゲノム情報と定量的に統合することで多様性の新たな全体像を定義することを目的とする。生物単位で意味を捉えるニューラルネットワークを構築してその空間配置の抽象化を行うとともに、シングルセルゲノミクス等との比較を通じて、細胞間相互作用と組織構築の関係性を捉える。
本研究の前半は胃癌のゲノム情報と病理組織情報のデータ取得及び、病理組織像の構造化技術の高精度化を図る。後半は統合解析による胃癌の多様性を表現する方法を確立するとともに、シングルセルゲノミクス等による細胞間相互作用と組織像との相関解析や生物学的意義づけを行う予定である。令和4年度は、組織染色には施設や日時によって色調やフォーカスなどが変化するがそれらによって結果が変動することのない画像解析アルゴリズムを生成モデル等の検討を行なった。また免疫染色との対応づけによって組織を構成する各細胞の位置関係などの生物学的意味を抽出する人工知能技術の開発を行なった。これまで取得したもしくは公共データにある胃癌のゲノミクス情報について適した条件で解析を行うともに、胃癌の病理組織スライドをスキャナで読み込んで画像データ取得を行った。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

病理組織スライドやゲノミクスデータについては解析に適さないものが一部見られたものの、特に現時点で問題なく進んでいる。

Strategy for Future Research Activity

画像解析アルゴリズムを前年度より開発していたが外部のデータにより検証を行うことで高精度化を計る。免疫染色との対応づけによって組織を構成する各細胞成分を特定する人工知能技術は用いる抗体の選定やシグナルの判定アルゴリズム等でさらなる高精度化を計るとともに、high-plex ISHなど新たな技術の検討を引き続き検討していく。

Research Products

• [Int'l Joint Research] Genome Institute of Singapore/Duke-NUS Medical School Singapore(シンガポール)
  • Country Name: SINGAPORE
  • Counterpart Institution: Genome Institute of Singapore/Duke-NUS Medical School Singapore
• [Journal Article] Restaining-based annotation for cancer histology segmentation to overcome annotation-related limitations among pathologists. (2023)
  • Author(s): Komura D, Onoyama T, Shinbo K, Odaka H, Hayakawa M, Ochi M, Herdiantoputri RR, Endo H, Katoh H, Ikeda T, Ushiku T, Ishikawa S.
  • Journal Title: Patterns Volume: 4(2) Pages: 100688
  • DOI: 10.1016/j.patter.2023.100688.
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Multiancestry genomic and transcriptomic analysis of gastric cancer. (2023)
  • Author(s): Totoki Y, et al., Tan P, Ishikawa S, Aburatani H, Shibata T.
  • Journal Title: Nature Genetics Volume: 55(4) Pages: 581-594
  • DOI: 10.1038/s41588-023-01333-x.
  • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Aberrant Cadherin11 expression predicts distant metastasis of gastric cancer. (2023)
  • Author(s): Mita H, Katoh H, Komura D, Kakiuchi M, Abe H, Rokutan H, Yagi K, Nomura S, Ushiku T, Seto Y, Ishikawa S.
  • Journal Title: Pathology Research and Practice Volume: 242 Pages: 154294
  • DOI: 10.1016/j.prp.2022.154294.
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] Large-scale histological image dataset with various stain conditions and scanners for the robust machine learning model development. (2022)
  • Author(s): Ochi, M., Komura, D., & Ishikawa, S.
  • Organizer: Applications of Medical AI (AMAI) at MICCAI 2022
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 同一標本に対するH&E染色と免疫染色を利用した細胞セグメンテーションのための癌病理組織像データセットの開発 (2022)
  • Author(s): 河村大輔, 斧山匠, 新保幸輝, 小高滉人, 遠藤春哉, 越智三枝子, 加藤洋人, 牛久哲男, & 石川俊平
  • Organizer: 第68回日本病理学会 秋季特別総会
• [Presentation] ディープラーニングを用いた細胞セグメンテーションのための癌病理組織画像データセット. (2022)
  • Author(s): 河村大輔, 斧山巧, 新保幸輝, 小高滉人, 遠藤春哉, 越智三枝子, 加藤洋人, 牛久哲男, & 石川俊平
  • Organizer: The 81st Annual Meeting of the Japanese Cancer Association
• [Presentation] 多種染色条件および撮像媒体による多彩な色調を呈するH&E染色病理組織画像データセットの構築. (2022)
  • Author(s): 越智三枝子, 河村大輔, 斧山巧, 新保幸輝, 小高滉人, 遠藤春哉, 牛久哲男, & 石川俊平
  • Organizer: The 81st Annual Meeting of the Japanese Cancer Association